常见问题解答

该库是否免费？

是，您可以免费使用该库，并且我们在 GitHub 上开放了源代码，供所有人使用。

我们是否必须与 Google 共享数据才能使用该库？

Google 无法访问您的输入数据、模型或结果（通过我们的 MMM Data Platform 提供的 Google 媒体数据除外）。Google 只能访问您向 Google MMM Data Platform 请求的数据。但 Google 并不知道您的模型中是否真的包含了这些数据。除非您选择与 Google 代表共享数据，否则您的实际模型输入和输出是完全私密的。

如果我目前是 LightweightMMM 用户，是否需要执行额外的操作才能为 Meridian 构建数据输入？

若要充分利用新的 Meridian 创新功能，您需要添加更多数据维度，例如：

• 覆盖面和频次
• 实验
• Google 搜索查询量 (GQV)

在没有这些维度的情况下，您仍可以运行 Meridian，但会错失新的创新功能。如需了解详情，请参阅从 LightweightMMM 迁移。

我能否在 MMM Data Platform 界面中同时收集所有数据类型（效果、YouTube 覆盖面和频次、Google 搜索查询量）？

效果数据与 YouTube 覆盖面和频次数据必须分开请求。如需详细了解请求工作流程，请参阅 MMM Data Platform 体验电子邮件中附带的用户指南。

我可以请求哪些 GQV 数据？

Google 搜索查询量，输出包括：

• QueryLabel - 品牌或宽泛
• ReportDate
• TimeGranularity（您可以请求 Daily、Weekly_Sunday 或 Weekly_Monday 数据）。
• GeoCriteriaId
• GeoName
• GeoType
• IndexedQueryVolume - 所有搜索查询量数据均已经过指数化处理。系统不会提供搜索查询量的原始数据。

是否可以将 GQV 方法应用于非 Google 搜索数据？

来自非 Google 搜索引擎的自然搜索查询量往往无法获得。如需了解一些替代方案，请参阅了解作为搜索广告混杂因素的搜索查询量。

对于给定的媒体渠道，如何设置与不同时间段关联的不同先验？

使用 roi_calibration_period 实参最有可能做到这一点。根据 MMM 校准白皮书的第 3.4 部分，我们建议您计算实验按支出加权的平均投资回报率，并传递 roi_calibration_period 以匹配实验的四个季度。如果实验的标准误差相差较大，您可能需要进一步对实验进行相应的加权处理。如需了解详情，请参阅设置投资回报率校准周期。

能否为结值设置时间先验？

Meridian 不支持对结值设置时变先验。

如何获取回归的详细分解信息，例如获取后验抽样的 DataFrame？

后验样本位于 inference_data 对象中，您可以将此数组转换为所需的任何 DataFrame。若要使用文档字符串获取数据样本，请参阅 meridian.model.model.Meridian。

能否在 Meridian 中衡量渠道之间的协同效应？

Meridian 不支持此类分析。

能否通过 Meridian 获得投资回报率随时间变化的数据？

您可以查看每个媒体渠道在一段时间内的增量结果，从而计算投资回报率：

1. 获取 Analyzer().incremental_outcome() 中估计的增量结果。
2. 使用 selected_times 选项选择相关的周。
3. 除以这些周的支出。这样就得出了投资回报率，并能更准确地反映各个时间段的情况。

重要提示：在跟踪投资回报率随时间的变化时，要考虑到尽管模型中的系数不随时间变化，投资回报率仍会随时间变化，因为它依赖于可能随时间变化的其他因素。例如，Hill 曲线模拟了媒体投放的非线性递减回报，因此给定时间的媒体投放量会影响投资回报率。此外，不同地理位置的媒体分配会随着时间的推移而变化，并产生不同的效果，媒体投放费用也会随时间的推移而变化。

能否根据设定的出价目标值来衡量出价策略的投资回报率？

Google 的 MMM 数据 Feed 按广告系列提供出价策略类型（例如“尽可能提高转化次数”出价策略和“目标广告支出回报率”出价策略），但该 Feed 不包含出价目标值本身。若要查看这一特定维度，广告客户可以直接从 Google Ads 获取出价策略报告，也可以在其 Google 客户代表的帮助下量身定制数据解决方案。